Amazon Bedrock AgentCore培训

Amazon Bedrock AgentCore 提供了设计、编排和管理多代理系统的基础设施，能够实现跨多个AI驱动实体的协作、专业化和高级自动化模式。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向希望使用AgentCore的编排和治理功能来设计、部署和优化下一代多代理系统的高级从业人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解多代理系统的原理和架构。
• 设计代理协作的编排策略。
• 在代理之间实施通信和协商协议。
• 使用AgentCore部署可扩展的、企业级的多代理解决方案。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 使用AgentCore编排功能的实践操作。
• 企业多代理应用的案例分析。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

AgentCore 提供一套专为大规模部署量身定制的统一服务套件，简化了构建、增强和监控全托管 AI 智能体的流程。

本课程为讲师主导的线上或线下培训，面向希望获得实际经验，使用 AgentCore 创建生产就绪 AI 智能体的初级至中级从业者。

完成本培训后，学员将能够：

• 理解 AgentCore 在 AI 智能体开发中的核心能力。
• 使用托管服务设计和配置简单的 AI 智能体。
• 集成工作流以增强智能体功能。
• 为生产环境部署和监控 AI 智能体。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• AgentCore 服务动手实验室。
• 从智能体概念到部署的引导练习。

课程定制选项

• 如需申请此课程的定制化培训，请联系我们以便安排。

AgentCore 提供记忆持久化、安全代码解释器和浏览器工具，赋能 AI 智能体，实现交互性强、动态响应、且感知上下文的体验。

本课程为讲师引导的直播培训，支持线上或线下形式。内容面向中高级技术从业者，旨在帮助学员设计和部署具备长期上下文记忆、即时计算能力，以及直接操作 Web UI 能力的 AI 智能体。

完成本课程后，学员将能够：

• 实现 AgentCore 记忆功能，构建有状态、感知上下文的业务流程。
• 利用安全代码解释器，执行动态计算和数据转换。
• 集成浏览器工具，实现实时数据获取和 UI 交互。
• 针对分析、客户支持和研究等场景，设计交互式智能体。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 结合 AgentCore 记忆和工具的手动实验室练习。
• 涵盖分析、自动化和客户支持场景的案例研究。

课程定制选项

• 如需定制此课程，请联系我们以安排。

AgentCore提供内置的身份、可观测性和合规性功能，使组织能够在企业环境中负责任地部署AI智能体。

本次由讲师引导的现场培训（线上或线下）面向高级实践者，旨在使用Amazon Bedrock AgentCore设计和运营安全、可审计、符合合规要求的AI智能体系统。

培训结束后，学员将能够：

• 为智能体实施企业级身份和权限管理模型。
• 通过结构化日志、指标和追踪启用可观测性。
• 应用合规控制措施，以符合监管框架。
• 审计智能体活动并维护安全的会话级控制。

课程形式

• 交互式讲座和讨论。
• 使用AWS安全和监控工具进行的动手实验。
• 受监管企业环境中的案例研究。

课程定制选项

• 如需为本课程申请定制培训，请联系我们安排。

AgentCore Runtime & Gateway 是一种 AWS 服务配对，用于打包、部署并安全地暴露 AI 代理，同时提供与外部系统的简化集成。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级工程团队，旨在帮助他们从代理原型过渡到生产环境，通过掌握 AgentCore Runtime 进行部署，并利用 Gateway 实现安全连接和 API 集成。

培训结束后，参与者将能够：

• 搭建 AgentCore Runtime 环境，并打包代理以进行部署。
• 通过 Gateway 暴露代理，提供经过身份验证和速率限制的端点。
• 使用稳定合约将外部工具和 API 集成到代理工作流中。
• 为生产操作配置可观察性、日志记录和使用监控。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 实践实验室，涉及 Runtime 部署和 Gateway 集成。
• 专注于可靠性、安全性和发布的实践练习。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们进行安排。

Amazon Bedrock AgentCore 是一个企业级框架，用于构建、部署和扩展 AI 代理，集成了内存、可观测性和安全身份管理的支持。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级到高级工程师和架构师，旨在帮助他们使用 AWS Bedrock AgentCore 设计、保护和操作代理式 AI 系统。

培训结束后，学员将能够：

• 理解 AgentCore 的架构和组件。
• 使用 Runtime 和 Gateway 部署和管理 AI 代理。
• 实现持久化内存和有状态的交互。
• 应用身份、可观测性和合规性控制。
• 为企业级工作流设计多代理系统。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 使用 AgentCore 的 AWS 实验室实践环节。
• 部署和监控场景的实践练习。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。